基于ARMA-GARCH模型的黄金现货价格预测

本文以2009年1月5日至2017年1月3日期间上海黄金交易所的Au99.95的黄金现货收盘价为研究对象,对数据进行描述性统计分析、平稳性检验和相关性检验。建立ARMA(2,1)模型,对其残差序列进行ARCH效应检验,并通过建立GARCH模型消除其条件异方差性,从而建立ARMA(2,1)-GARCH(1,1)模型。比较t分布下和GED分布下的拟合模型,发现t分布下的更优。最后,预测在95%置信区间内黄金现货日收益率序列在未来100天内走势区间与条件标准差变化趋势,并对预测结果进行了验证。     

中国股票市场节日效应的实证研究

本文采用2000年12月1日到2014年12月31日的深圳成份指数的日收益率数据作为样本数据,在使用虚拟变量的基础上,利用ARMA—GARCH模型对我国股票市场是否存在节日效应进行了检验,最后给出了政策建议来提高我国股票市场有效性,如培养理性的投资者,提高上市公司信息披露质量以及完善套利做空的投资工具等。     

基于ARMA模型的上证50股指期货收益率探究

上证50股指期货是我国三大股指期货之一,其收益率的波动性对我国资本市场的稳定有重要影响。本文从国泰安CSMAR数据库中选取了上证50股指期货2015年5月到2019年1月的月收盘价数据,之后进行一阶对数差分,得到了上证50股指期货的月收益率数据。进行一系列描述性统计分析后,可以发现上证50股指期货的月收益率具有尖峰厚尾性、波动聚集性。由此选择了ARMA(1,1)模型进行拟合,得到的收益率方程有较强的持续性和波动聚集性。为此,本文从投资者、期货公司、监管机构等三个角度提出建议,以降低收益率波动幅度,稳定资本市场。     

基于ARIMA模型的伦敦金银市场协会黄金定价的异常值检测及检验

采用Chang等人[1]提出的基于ARIMA模型的异常值检测理论,利用GARCH模型与ARMA模型之间的联系,对通常服从GARCH模型的金融序列完成了ARMA模型框架下的异常值检测,并结合历史事件对检测结果做了解释和检验.在说明了GARCH模型转换为ARMA模型的理论依据和可操作性后,对收益率一次性拟合了ARMA模型,模型侦测到的异常值在实际情况中都有着较为显著的事实与之对应,表现了较高的效度和可信度.其较为简明的理论基础和方便的实践分析也具有一定的操作简便性.     

基于GARCH模型的上证综合指数收益率波动的实证研究

文章选取上证综合指数2012年1月4日至2012年12月31日的日收盘数据为研究对象,针对其收益率序列,运用GARCH模型对上证综合指数进行拟合和检验。分析结果表明,上证综合指数收益率序列具有明显的异方差性、波动性和持续性,同时上证综指有较高的风险溢价现象。     

基于DCE和CBOT豆油期货市场的实证分析

本文以2006年1月9日至2008年3月31日中关交易日的豆油指数为研究对象，运用单位根检。VAR模型、协整检验．Granger因果检验、误差修正模型、脉冲响应函数、方差分析的方法对我国豆油期货与美国豆油期货价格的动态关系进行研究，发现国内豆油期货与美国豆油期货价格之间存在长期均衡关系，两者相互影响，相互引导，美国豆油期货市场具备了良好的价格发现功能，居于长期价格发现的主导地位。     

基于深圳股市的CAPM模型适用性检验

本文利用深圳股票市场近六年的股票周收益率对经典CAPM模型进行了实证检验,检验方法采用传统BJS检验法和F-M修正法。检验结果表明经典CAPM模型并不能很好的解释我国股票市场的表现。     

中美股市联动性分析——基于次贷危机背景下的收益率研究

在美国次贷危机引发全球金融危机背景下,基于2007年8月1日到2008年12月31日的日数据,对中国上证综合指数和美国标准普尔500指数日收益率建立了VAR模型,并进行Granger因果关系检验、脉冲响应和方差分解等实证分析,结果表明:标准普尔500指数日收益率前一期值对上证指数日收益率当期值有显著的正向影响,说明中关股市之间有一定的联动性.研究结果对投资者及时采取合理准确的投资策略以及管理当局制定相关金融政策有一定指导作用.     

金融危机下人民币汇率的ARMA模型预期

本文分析了全球金融危机对人民币汇率产生的影响,并用ARMA模型拟合了2007年4月至2009年5月人民币兑美元的名义汇率,认为可用ARMA(1,5)模型对汇率进行短期预期,同时用该模型对未来一年的汇率进行了预测。从长期看,名义汇率如果未受到另一次结构性冲击,将继续保持目前的走势水平。     

CAPM模型在中国资本市场中的实证检验

本文采用中国上海资本市场的交易数据对资本资产定价模型(C A PM)的适用性进行了两个方面的检验:资产的风险和收益之间是否存在线性关系;资产的风险和收益是否正相关。结果发现:2010年1月1日至2016年1月1日期间,上海资本市场股票组合的平均超额收益率与其系统风险之间存在正相关关系,与非系统风险不存在显著的线性关系,基本符合标准形式的CAPM。